Deepseek, yeni bir büyük dil modeli (LLM), GPT-4 ve Claude Sonnet 3.5 gibi diğer modellere kıyasla hesaplama kaynak kullanımında önemli avantajlar sergiliyor.
Verimli Parametre Aktivasyonu
Deepseek, bir Experts karışımı (MOE) mimarisi kullanır, bu da toplam 671 milyar parametresinden herhangi bir görev için sadece 37 milyar etkinleştirildiği anlamına gelir. Bu seçici aktivasyon, Deepseek'in hesaplama maliyetlerini büyük ölçüde azaltırken yüksek performansı korumasını sağlar. Buna karşılık, geleneksel modeller genellikle her görev için tüm parametrelerini kullanır ve daha yüksek kaynak tüketimine yol açar [1] [2].Eğitim Verimliliği
Deepseek-V3 eğitimi, NVIDIA H800 yongaları kullanarak yaklaşık 5,578 milyon GPU saatini gerektiriyordu ve maliyeti yaklaşık 5.576 milyon dolar. Bu, benzer eğitim görevleri için maliyeti on kat daha yüksek hale getirebilen diğer önde gelen modellere kıyasla oldukça düşüktür [3] [7]. Verimlilik, optimize edilmiş algoritmalar ve eğitim sırasında genel giderleri en aza indiren donanım ortak tasarımından kaynaklanmaktadır ve bu da onu geliştiriciler için uygun maliyetli bir seçenek haline getirir [4].Performans Metrikleri
Verimli kaynak kullanımına rağmen, Deepseek çeşitli kriterlerde etkileyici bir performans sergiliyor. Örneğin, kodlama görevleri için humaneval'de% 73.78 ve problem çözme için GSM8K'da% 84.1 puan aldı, daha az kaynak tüketirken birçok yarışmacıdan daha iyi performans gösterdi [1] [4]. Bu performans, parametrelerinin% 6'sından daha azı, diğer LLM'lere özgü kapsamlı hesaplama talepleri olmadan yüksek kaliteli çıkışlar sağlama yeteneğini göstererek elde edilir.Bağlam İşleme
Deepseek ayrıca uzun bağlam pencerelerini ele almayı mükemmelleştirerek, 128K'ya kadar jetonu destekliyor, bu da tipik olarak 32K ila 64k jetonları arasında işleyen diğer birçok modelden önemli ölçüde daha fazla. Bu yetenek, kod oluşturma ve veri analizi gibi karmaşık görevlerdeki faydasını geliştirir [1].Çözüm
Özetle, Deepseek'in MOE mimarisinin yenilikçi kullanımı, görevler sırasında parametrelerinin sadece bir kısmını etkinleştirmesine izin vererek hesaplama kaynakları ve maliyetlerde önemli tasarruflara neden olur. Verimli eğitim süreci ve güçlü performans metrikleri, özellikle hem verimlilik hem de yüksek performans gerektiren uygulamalar için, büyük dil modellerinin manzarasında zorlu bir rakip olarak konumlandırılır.Alıntılar:
[1] https://daily.dev/blog/deepseek-verything you-need-to-nown-about-this-new-lm-in-e-place
[2] https://blog.spheron.network/why-deepseek-v3-is-the-llm-everyones-ebuting-about
[3] https://stratechery.com/2025/deepseek-faq/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://seo.ai/blog/deepseek-a-tatistics-and-facts
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-taepseek-r1-openai-o1-which-a-a-model-comes out-pablo-8wtxf
[7] https://www.reuters.com/technology/artical-intelligence/what-is-depseek-why-is-it-dispting-ai-sector-2025-01-27/
[8] https://adasci.org/deepseek-v3-splained-ptimizizing-factment-and-scale/